文章目录
- 一、简介
- 二、PCL中的相关类型
- 三、实现代码
- 四、实现效果
- 参考资料
一、简介
SVD（奇异值分解）是一种在机器学习领域广泛应用的算法，其应用邻域很多，如旋转矩阵的求解（ICP算法实现(MATLAB改良版)）、数据的降维简化、信息的推荐系统以及自然语言处理等，是很多机器学习算法的基础。更多更为详细的内容可以参阅文章：奇异值分解（SVD）以及矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用。
二、PCL中的相关类型
类型为：pcl::registration::TransformationEstimationSVD< PointSource, PointTarget, Scalar >，相关函数：
复制代码
1void
最后
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